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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2023.10
- 수록면
- 448 - 451 (4page)
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Infrared marine target detection is a key technology in marine monitoring. However, Infrared ship detection still encounters complicated challenges due to the insufficient spatial resolution and low signal-to-noise ratio resulting in an extreme lack of texture details for small infrared objects. At the same time, the ocean environment is changeable, unclear, and complex due to the influence of many disturbances. To alleviate these challenges, a one-stage object detection based on You Only Look Once (YOLOv7) model with attention mechanism is proposed for infrared ship detection. Our approach incorporated the Coordinate Attention for Efficient Mobile Network Design (CA) with YOLOv7 to reduce disregarded detections in small target strategies. To verify the effectiveness of our algorithm, infrared small ship images are captured and annotated. The experimental results explained that the improved YOLOv7 model performs better with a mean Average Precision (mAP) of 56.4%, denoting a 1.7 percentage point advancement over the baseline YOLOv7 model. It shows that the improved model can detect infrared small targets with high detection probability.
목차
Abstract
1. INTRODUCTION
2. RELATED WORK
3. METHOD
4. EXPERIMENTS
5. CONCLUSION
REFERENCES
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